与通用起重机相比,智能起重机具有人工智能,在代替人的体力劳动基础上,代替或辅助人的脑力劳动。即通过将传感器与智能决策软件与起重机集成,实现感知、分析、推理、决策和控制功能,实现人机、物的交互、融合,代替人工进行感知、决策和执行,使起重机能适应工作环境的变化。其工作流程与通用起重机相同,但增加的智能控制能够代替人的视觉、听觉、嗅觉、肢体等感知器官,代替操作员判断作出对应的动作,完成在起重机工作过程中的识别、感知、操作和管理等。

在代替操作员感知、决策和执行的过程中,需要起重机自动感知被吊物品的位置,自动识别被吊物品并校验,自动取放被吊物品,自动选择运行路线,自动优化运行路径并克服柔性升降系统的摇摆,准确启停物品存放相应的位置,并在自动运行中记录、监控自身设备的工作状态,自动诊断故障并报警。因此,起重机的人工智能需突破几个关键技术。

物品的识别、校验、反馈与信息存储技术，根据被吊物品的形态、包装方式、储运方法等,常见被吊物品包括:卷 (钢卷、纸卷、薄膜卷等)、箱(集装箱、料箱、转运箱等)、块(钢板、钢胚、盾构构件等)、捆(钢管、螺纹钢、轨道、型钢等)、盘(电缆、盘条等)、件(斗、包等)、根(轨道、工字钢、H形钢、梁等)。各种状态物品的自动识别、检验和反馈是数据的编码、采集标识管理、传输的标准化手段,是智能起重机的工作基础。该技术涉及物品信息数据的编码、采集、标识、管理、传输等过程。包括条码识别、RFID 射频识别、语音识别、光字符识别、磁识别等特定格式信息识别技术和图像、图形识别、生物特征识别等图像、图形格式信息识别技术。识别、检验后存储的物品信息需具备普遍性、稳定性和不可复制性。